calculationはこれを指定したからといって補正されるわけではありません。これはあくまでも全体値をどうしますかという設定をするだけです。normalisationのNormalizationはNoneでよろしいでしょうか。こちらが、上の質問の「補正する必要はありませんか?」につながることになります。こちらはNoneで結構です。頭蓋内容積などの情報はキャンセルされるからです。全脳容積を使うとしても、半年で加齢性変化が出る可能性はありますが、皆に共通して認められる変化であれば、統計の時に有意にならなくなりますので、問題ありません。t-test”ということでよろしいでしょうか。お忙しい中、詳細な回答をありがとうございます。お教え頂いた内容を元に解析を頑張ります。13:52おっしゃるとおりです。16:44いつも大変お世話になっています。統計解析でMRI装置の種類を交絡因子に組み込むかということで相談させてください。現在、認知機能の異常の有無とFreeSurferとSPMで抽出した脳部位の容積の関係を後方視的に検討する研究をしています。特定部位の容積から認知機能を予測できるか検討するため、認知機能の異常の有無を目的変数、脳部位の容積を説明変数として多変量解析を実施予定です。当院では2種類のMRI装置を使用しています。この場合、交絡因子に装置の種別を含めるべきでしょうか。目的変数に影響を及ぼすものではないので、入れる必要はないでしょうか。初歩的な質問で大変恐縮です。お手すきの際にご意見頂戴できましたら幸いです。20:49必要と考えます。説明変数に使うとしても、説明変数にバイアスが入ることになるわけですから、その調整が必要ですよね。21:17早々にお答えくださり、大変ありがとうございます。変数に加えようと思います。15:32根本先生すぐできるVBMを拝見させていただき、実験結果の解析を進めていきたいと思っております。今回、K-LabからLin4NeuroをWindows10にダウンロードして、SPM12を開いて「すぐできるVBM」に沿って試しに触っている状況です。toolや半自動AC-PC補正プログラムを導入したいのですが、MATLABベースではないので、どこにスクリプトを打ち込めばいいのか、どこにZipファイルを展開したらいいのかが分からず困っております。基本的なことで恐縮ですが、教えていただければ幸いです。Lin4Neuro内でSPM12のスタンドアロン版を使われる場合、AC-PC補正プログラムなどのmatlabのスクリプトおよび外部のツールボックスは使えないんですね。回避策として、SPMのバッチを利用した方法があります。AC-PC補正プログラムは準備できるのでちょっとお待ちいただけますか。maskとして指定していただければ十分です。(かなり汎用性があります)ということで、ちょっとお待ちください。23:58金子先生おまたせしました。https://www.nemotos.net/resources/acpc_coreg_for_batch_editor.mこれを右クリックで保存で、デスクトップなど(どこでもいいです)に保存していただけますか。Editorを起動してください。いうタイトルのダイアログが出てくると思いますので、T1画像を選択してください。Editorに必要な設定がすべて展開されます。あとは緑色の▶をクリックしていただくだけで、AC-PCの位置合わせが行われます。よかったら3例ぐらいで試していただき、うまくいけばあとは100例でも200例でもいけるかと思います。10:22根本先生さっそくのお返事ありがとうございます。batch作成に関しても迅速にご対応いただき感謝申し上げます。ご指導いただいた方法を行い、再度コメントでお返事申し上げます。先生のブログ、「すぐできるVBM」でいつも勉強をさせて頂いております。matrixの組み方についてです。covariatesがある場合にも適応していいものなのでしょうか。matrixを作った場合とで大きく異なる結果が出てしまいます。covariatesとして年齢、性別を使用しているのでおそらくそれが原因かと考えているのですが、どちらの結果がより正確なのかが分からない状況です。matrixの組み方についてのまとまった説明を見つけられず、こちらでご質問させて頂いた次第です。基本的な質問で申し訳ございませんが、ご教示頂ければ幸いです。13:03吉村先生すみません、コメントがなぜだかスパム扱いされてしまっていて、気づくのが遅くなってしまいました。いうイメージで大丈夫でしょうか?SPMでの2群比較と3群比較の一般線形モデルがどうなるか考えてみます。共変量に年齢を入れます。同様にダミー変数でA群の時に0、B群の時に1となります。εと結局同じように見えます。ひとつ違いがあって、ageが、センタリングをかける場合、2群と3群の場合、平均年齢が変わると思うので、その分の違いがεに影響を与えるなと思いました。「すぐにできるVBM」を拝見させていただいております。2019のOSに対応していますでしょうか。SPMのドキュメントには、Windows64bitに対応していると書かれているのですが、WindowsサーバOSに対応しているかまで書かれておらず、ご存知でしたら教えていただけますと幸いです。MATLABはWindowsサーバOSに対応しているようです。お忙しいところ恐縮ですが、どうぞよろしくお願い申し上げます。13:51はい、対応していると考えていただいて大丈夫かと思います。SPMはMatlabに完全に依存していますので、Matlabが動けば動作します。あれば、基本、動作すると思います。16:25早速ご回答いただきまして、誠にありがとうございます。SPMとMatlabの依存関係について、承知しました。サーバでのGUI操作についてもコメントいただき、ありがとうございます。13:53はじめまして。NICTの西山と申します。今年度からSPMを使った解析に挑戦しようと考えております。このような場でお伺いするのも失礼かもしれませんがSPMでDICOM画像をインポートする際のディレクトリの選択画面でファイルを選ぼうとすると虹色アイコン(Winの砂時計マーク)が表示されクリックが反映されるのに5秒程かかってしまいます。これでは使い物にならず何か対処法をご存知でしたらご教授いただけたらと思います。(7771)になります。質問ありがとうございます。DICOM→NIFTI画像変換は、正直なところSPMを使うのはあまりおすすめではありません。今、もっとも使われているのは、MRIcroGLに付属してついてくるdcm2niixです。dcm2niixはDICOM→NIFTI変換も非常に高速ですのでおすすめです。https://www.nemotos.net/?p=2946こちらのリンクで導入方法をご案内していますので、こちらを使われるのはいかがでしょうか。DICOM→NIFTI変換を行ってから、NIFTI画像をSPMで処理しています。09:38根本先生ご回答ありがとうございます。その後原因を調べていたところ「Magnet」というアプリがSPMの動作を阻害していることがわかりました。このアプリを終了したところ正常に動作しました。DICOM→NIFTI変換の方法ありがとうございます。取り組んでみたいと思います。09:47西山先生そうだったのですね。「すぐできるVBM」を拝読し,大変参考にさせていただいております。スキャナーの違いをどう扱うかについて質問させていただきたく存じます。以前別の先生の質問で,スキャナーの違いを共変量に入れるお話がありました。今回の自身のデータも2台のスキャナーから得られており,ある変数XとVBMを用いた脳画像の相関分析を行おうと思っています。質問としては,今回の場合でもスキャナーを共変量に入れたほうがいいのか迷っております。理由としては,もしスキャナー間で変数Xに有意な差があれば,変数Xと脳との相関関係にスキャナーの効果が影響するので,共変量として入れたほうがいいと思います。今回変数Xの値がスキャナー間で有意差がなく,スキャナーの違いと変数Xは独立しています。その場合でも,スキャナーを共変量にいれたほうがよいのでしょうか。お忙しいところ恐れ入りますが,お時間のあるときにご教示いただければ幸いです。19:16平岡先生はい、共変量にいれる必要があります。スキャナーBを0としていただければ大丈夫です。センタリングをかけなければOKです。MRI画像の値をYとします。今回、先生の研究では、Xはスキャナー間で有意差がなかったようですが、Yに関してどうかと言われると、それはわからないですよね。共変量を入れる理由は、Yについてスキャナー間で有意差がある場合、スキャナーの違いで説明されるものを省くことになります。1を入れて対処します。お返事いただき,誠にありがとうございます。スキャナーを共変量に入れ,解析進めたいと思います。3台以上の場合もご教示いただきありがとうございます。いった場合もあるなと思っていはいたのですが,具体的な方法が分かっていなかったので大変参考になります。誠にありがとうございました。12:44根本先生こんにちは。先生の本を参考にVBMの前処理を進めていたのですが、最後の段階でなぜか接頭辞にsmwではなくswcと付いてしまいます。これはモジュレーションが出来ておらず、代わりにcという新たな処理をされてしまっているのでしょうか。宜しければ、教えていただきたいです。13:36ご質問ありがとうございます。以下のように考えてください。